«Проблем в доме нет»: конверсия в звонок увеличена на 60%, стоимость звонка снижена на 30%

«Проблем в доме нет»: конверсия в звонок увеличена на 60%, стоимость звонка снижена на 30%

Крупная российская компания, специализирующаяся на профессиональном оказании услуг бытового сервиса с 2008 года.

Карточка проекта

  • Сайт: www.problem-v-dome.net
  • Тематика: служба бытового сервиса.
  • Услуги: контекстная реклама на Яндекс.Директ и Google Adwords.

problem-v-dome.png

Задачи

  • Снизить стоимость звонка.
  • Увеличить конверсию в звонки.

Решение

Сайт создан для удобного подбора и заказа на дом рабочего. Основной способ заказа в данной нише — телефонный звонок.

Поэтому перед нами были поставлены задачи: снизить стоимость звонка и увеличить конверсию. Для этого нам было необходимо отследить, откуда поступают звонки, чтобы иметь возможность оценить результаты проводимых рекламных кампаний, эффективно управлять ими и достичь поставленных целей. Для реализации задуманного мы установили и настроили системы сбора статистики и систему отслеживания источников звонков — коллтрекинг.

Установленные системы

  1. Google Tag Manager с настроенным отслеживанием отправки контактных форм и форм заказа. Эта система администрирования тегов и счетчиков, позволяющая быстро и без специальных знаний добавлять и удалять на сайт счетчики отслеживания посещаемости.
  2. Universal Analytics (установили через Google Tag Manager) — без нее невозможна какая-либо работа над повышением конверсии, да и вообще работа с рекламными кампаниями в условиях недостатка или отсутствия статистических данных.
  3. Система отслеживания звонков — наш выбор пал на сервис CoMagic, предоставляющий платформу динамического коллтрекинга, способную решить нашу первоочередную задачу — понять реальные источники поступающих звонков.

После установки выбранных систем стало возможным настроить цели в Universal Analytics (макро-конверсии сайта):

  • Отслеживание отправки формы обратного звонка.
  • Отслеживание отправки формы онлайн-заказа услуг.
  • Отслеживание поступивших звонков.

Собрав эти данные, мы приступили к работе над оптимизацией рекламных кампаний.

Установленные системы позволили нам в автоматическом режиме управлять эффективностью рекламных кампаний с помощью сервиса автоматического управления ставками R-брокер, менять стратегии, понижать или повышать ставки в зависимости от «успешности» или конверсионности того или иного ключевого слова, выражавшихся в количестве привлеченных звонков.

То есть использовать связку CoMagic-Google Analytics-R-брокер для управления рекламными кампаниями по звонкам.

Результатом всех этих действий стало получение всей необходимой информации для перехода к аналитической работе по оптимизации рекламных кампаний.

Для решения аналитических задач мы выделили краткий список основных показателей, на которые и стали опираться в нашей работе.

Основные показатели, которые использовали при оптимизации рекламных кампаний

  • Время на сайте — наш клиент работает в сфере «работ по дому», логично предположить, что именно этот показатель имеет наибольший вес, так как посетитель должен провести на сайте некоторое время, ознакомиться с описанием работ, условиями, и только потом позвонить или оставить заявку.
  • Новые и вернувшиеся посетители — тоже один из важнейших показателей. Отдельно остановимся на вернувшихся посетителях. Именно эта группа наиболее лояльна нам, эти люди уже ознакомлены с сервисом и шанс конверсии и последующих конверсий по таким посетителям значительно выше.
  • Коэффициент конверсии — ключевой показатель, который позволяет увидеть реальную эффективность рекламных кампаний на уровне вплоть до ключевых фраз, что позволит нам использовать методику «Конверсионного мониторинга» — для успешной работы со списком ключевых фраз.

А как же показатель отказов?

Необычно, но мы решили отказаться от данного показателя, так как в нашем случае все объявления достаточно релевантны посадочным страницам, которые имеют все необходимую информацию об услуге там же. То есть для ознакомления с услугой «хождение» по сайту не требуется, а значит, логично предположить, что показатель отказов будет высок.

Скриншот из Google Analytics, который подтверждает наши предположения:

problem-v-dome1.png

Основная методология состоит в том, чтобы еженедельно отслеживать эффективность рекламных кампаний с детализацией до ключевых слов. Это позволяет раз за разом отсеивать неэффективные фразы, подбирать более эффективные, и правильно расходовать бюджет.

В нашем случае процесс оптимизации рекламных кампаний включал в себя следующее:

  • Экспортировали статистику из Google Analytics и Google Adwords.
  • Экспортировали статистику из Яндекса.Директ.
  • Сделали сводные таблицы.
  • Определили пороговые показатели эффективности.
  • Подготовили выводы и рекомендации.

Ниже приведен пример одной из сводных таблиц с показателями, которые мы использовали для оптимизации рекламных кампаний клиента — звонки, клики, коэффициент конверсии, расход и CPO. Используя цветовую индикацию, можно быстрее находить неэффективные результаты и определить список возможных мер для оптимизации — вплоть до удаления абсолютно неэффективных позиций.

problem-v-dome2.png
Пример сводного отчета показателей оптимизации рекламных кампаний

После кропотливых еженедельных работ по оптимизации и отсеиванию неэффективных ключевых фраз показатели эффективности рекламных кампаний постепенно стали улучшаться, в итоге мы добились существенных результатов.

Результаты

  • CPO снижена на 30%.

    problem-v-dome3.jpg
  • Коэффициент конверсии увеличен на 60%.

    problem-v-dome4.jpg

Предыдущий кейс  |   Все   |  Следующий кейс